一种基于机器学习技术的设备异常识别方法

发明专利有效专利

申请号：
CN202110398353.1
IPC分类号：G06K9/62;G06N3/00
申请日期：
2021-04-14
申请人：
内蒙古卫数数据科技有限公司

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法律信息

引证文献

著录项信息

专利名称	一种基于机器学习技术的设备异常识别方法
申请号	CN202110398353.1	申请日期	2021-04-14
法律状态	公开	申报国家	中国
公开/公告日	2021-10-22	公开/公告号	CN113537274A
优先权	暂无	优先权号	暂无
主分类号	G06K9/62 ? IPC结构图谱： G 物理 G0 仪器 G06 计算；推算；计数 G06K 数据识别；数据表示；记录载体；记录载体的处理（印刷本身入B41J） G06K9/00 用于阅读或识别印刷或书写字符或者用于识别图形，例如，指纹的方法或装置（用于图表阅读或者将诸如力或现状态的机械参量的图形转换为电信号的方法或装置入G06K 11/00；语音识别入G10L 15/00）〔1，7〕 G06K9/62 应用电子设备进行识别的方法或装置〔3〕	IPC分类号	G;0;6;K;9;/;6;2;;;G;0;6;N;3;/;0;0查看分类表>
申请人	内蒙古卫数数据科技有限公司	申请人地址	内蒙古自治区呼和浩特市赛罕区晨光路2号呼和浩特科创中心10层北区1007 变更专利地址、主体等相关变化，请及时变更，防止失效
权利人	内蒙古卫数数据科技有限公司	当前权利人	内蒙古卫数数据科技有限公司
发明人	陈超;宋彪;韩泽文;冯祥;王哲
代理机构	暂无	代理人	暂无

摘要

本发明公开了一种基于机器学习技术的设备异常识别方法,属于医学检验领域。其总体架构为：数据获取模块、数据处理模块、模型构建模块、异常识别模块，本发明的有益效果是：相较之前提出的AON质控法，不论从准确度还是假阳率方面都优于其很多，可以设计应用于设备实时的异常监控，且发生问题时可以起到快速准确的反馈，可以有效缩短检验人员在发生异常时寻找原因消耗的大量时间。本发明可以用于临床推广应用，保障患者安全，惠及临床医护及病患。

序号	公开(公告)号	公开(公告)日	申请日	专利名称	申请人
该专利没有引用任何外部专利数据！

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该专利没有被任何外部专利所引用！

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